데이터베이스 야키텍쳐 - 관계형 데이터베이스, 분산 데이터베이스, 클라이언트-서버 아키텍처, 데이터 웨어하우스, 데이터 마트, 복제, 샤딩, 클러스터링, 인덱싱, 트랜잭션
2024년 10월 01일 출간
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- AI(생성형) 활용 제작 도서
- 파일 정보 ePUB (1.90MB)
- ISBN 9791161737409
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작품소개
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첫 번째로, 관계형 데이터베이스에 대한 설명과 함께 관계형 데이터 모델링과 SQL 쿼리 작성 방법을 다룹니다. 관계형 데이터베이스는 가장 일반적으로 사용되는 데이터베이스 유형 중 하나이며, 이 책은 관계형 데이터베이스의 기본 개념과 기능을 자세히 설명합니다.
두 번째로, 분산 데이터베이스와 클라이언트-서버 아키텍처에 대해 다룹니다. 분산 데이터베이스는 데이터를 여러 개의 노드에 분산하여 처리하는 방식으로, 대규모 데이터 처리에 적합합니다. 클라이언트-서버 아키텍처는 데이터베이스 서버와 클라이언트 간의 통신을 기반으로 하는 아키텍처로, 이 책은 이러한 아키텍처의 장단점과 구현 방법을 설명합니다.
세 번째로, 데이터 웨어하우스와 데이터 마트에 대해 다룹니다. 데이터 웨어하우스는 기업의 모든 데이터를 통합하여 분석과 의사 결정에 활용하는 중앙 집중식 데이터 저장소입니다. 데이터 마트는 특정 부서나 업무에 필요한 데이터를 추출하여 저장하는 데이터 웨어하우스의 하위 집합입니다. 이 책은 데이터 웨어하우스와 데이터 마트의 구축과 활용 방법을 상세히 설명합니다.
네 번째로, 복제, 샤딩, 클러스터링에 대해 다룹니다. 복제는 데이터베이스의 데이터를 여러 개의 노드에 복사하여 가용성과 성능을 향상시키는 방법입니다. 샤딩은 데이터를 여러 개의 노드에 분산하여 처리하는 방법으로, 대규모 데이터 처리에 적합합니다. 클러스터링은 여러 개의 노드를 하나의 시스템으로 묶어서 처리하는 방법으로, 고가용성과 확장성을 제공합니다. 이 책은 이러한 기술들의 구현 방법과 활용 사례를 다룹니다.
마지막으로, 인덱싱과 트랜잭션에 대해 다룹니다. 인덱싱은 데이터베이스의 검색 성능을 향상시키기 위해 사용되는 기술로, 이 책은 다양한 인덱스 유형과 최적화 방법을 설명합니다. 트랜잭션은 데이터베이스의 일련의 작업을 원자적으로 처리하는 방법으로, 이 책은 트랜잭션의 개념과 ACID 원칙을 자세히 설명합니다.
이 책은 데이터베이스 야키텍처에 대한 포괄적인 이해를 위해 필요한 기본 개념과 실무적인 지식을 제공합니다. 데이터베이스 관련 직무를 수행하는 개발자, 데이터 엔지니어, 시스템 관리자 등에게 유용한 참고서로 추천합니다.
NoSQL 데이터베이스의 아키텍처
클러스터링 아키텍처
복제 아키텍처
샤딩 아키텍처
분할 아키텍처
캐싱 아키텍처
보안 아키텍처
백업 및 복구 아키텍처
성능 튜닝 아키텍처
모니터링 아키텍처
로깅 아키텍처
인덱싱 아키텍처
파티셔닝 아키텍처
스케일 아웃 아키텍처
스케일 업 아키텍처
가용성 아키텍처
병렬 처리 아키텍처
분산 처리 아키텍처
클라우드 아키텍처
마이그레이션 아키텍처
트랜잭션 아키텍처
스키마 아키텍처
쿼리 최적화 아키텍처
데이터 모델링 아키텍처
데이터 웨어하우스 아키텍처
데이터 마이닝 아키텍처
데이터 레이크 아키텍처
데이터 마스킹 아키텍처
데이터 가상화 아키텍처
데이터 통합 아키텍처
데이터 분석 아키텍처
데이터 보관 아키텍처
데이터 암호화 아키텍처
데이터 품질 관리 아키텍처
데이터 마이그레이션 아키텍처
데이터 복제 아키텍처
데이터 흐름 아키텍처
데이터 표준화 아키텍처
데이터 모니터링 아키텍처
데이터 보안 아키텍처
데이터 백업 및 복구 아키텍처
데이터 성능 튜닝 아키텍처
데이터 로깅 아키텍처
데이터 인덱싱 아키텍처
데이터 파티셔닝 아키텍처
데이터 스케일 아웃 아키텍처
데이터 스케일 업 아키텍처
데이터 가용성 아키텍처
데이터 분산 처리 아키텍처
작가정보
저자(글) 씨익북스 편집부
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